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正则化 Regularization

正则化参考文献https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan/p/13842738.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291关于归一化、标准化、正则化的概念和区别归一化Normalization把数据变为（0，1）之间的小数，比如min-max归一化主要是为了方便数据处理，因为将数据映射到0～1范围之内，可以使处理过程更加便捷、快速。标

NorburyL·2022-12-16 10:37

【PyTorch】07正则化

7PyTorch的正则化7.1正则化之weight_decayRegularization：减小方差的策略，从而解决过拟合问题，常见的方法有：L1正则化和L2正则化weightdecay（权值衰减）=L2Regularization

执志@☆飞扬か·2022-12-15 14:43

【论文笔记_自蒸馏_2021】GROUND-TRUTH TARGETS DAMPEN REGULARIZATION IMPOSED BY SELF-DISTILLATION

即使是你的老师也需要指导：真实目标抑制了自我蒸馏所施加的正则化。摘要知识蒸馏是一个经典的程序，其中一个神经网络与原始目标一起在另一个网络的输出上进行训练，以便在架构之间转移知识。在自我蒸馏的特殊情况下，网络架构是相同的，已经被观察到可以提高泛化的准确性。在本文中，我们考虑了在核回归设置中自我蒸馏的迭代变体，其中连续的步骤包含了模型输出和地面真实目标。这使得我们能够提供第一个关于在自我蒸馏过程中使用

乱搭巴士·2022-12-14 15:12

使用visdom可视化pytorch训练时报错：TypeError: Object of type Tensor is not JSON serializable

部分代码如下：loss0=criterion0(f_y0,f_out_y0,w0)+0.01*l2_regularization0loss1=criterion1(f_y1,f_ou

XJTU-Qidong·2022-12-13 13:38

改善深度学习算法：优化（Optimization）与正则化（Regularization）

大多数人通常将生命周期的这一部分称为优化（Optimization），但实际上，它还包括深度学习理论的另一个重要领域：正则化（Regularization）。为了了解优化和正则化在深度学习模型中的作

CA727·2022-12-12 18:26

pytorch —— 正则化之weight_decay

1、正则化与偏差-方差分解1.1RegularizationRegularization：减小方差的策略；误差可分解为偏差，方差与噪声之和，即误差=偏差+方差+噪声之和；偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度

然后就去远行吧·2022-12-12 03:56

吴恩达Coursera深度学习课程 course2-week2 优化方法作业

P0前言第二门课:ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparameterturing,RegularizationandOptimization(改善深层神经网络：超参数调试

ASR_THU·2022-12-11 14:25

孤舟独钓寒江雪·2022-12-11 09:42

一篇博客详解朴素贝叶斯解分类问题

目录回归问题正则化Regularization分类问题—类别之间是独立的为什么不用回归解分类问题以概率的形式解分类问题抽盒机率→分类机率正态分布覆盖原理高斯分布函数极大似然估计求最优参数朴素贝叶斯法用同一个协方差三步骤模型的简化回归问题大概内容与之前的类似

尘心平·2022-12-10 16:15

机器学习——支持向量机SVM之非线性模型（低维到高维映射）

目录一、非线性模型的最优化问题1、非线性模型最优化模型2、两个概念1）正则项（regularizationterm）2）调参参数2、高维映射1）定义及作用2）高维映射后的最优化模型3）异或问题（例子）4

有情怀的机械男·2022-12-09 17:56

论文阅读：Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection

学习数据增强这方面的学术进展3、本文对离散优化问题所使用的方法4、搜索出来的最有效的数据增强手段5、实验结果表格6、两个有趣的发现7、Learneddataaugmentationimprovesmodelregularization1

贾小树·2022-12-09 02:34

机器学习03|万字：正则化【详解及jupyter代码】

文章目录RegularizedLogisticRegression1.导入Python库2.知识回顾--过拟合问题分析正则化(Regularization)：非常有效的方法，可大幅度降低方差（增加偏差）

湘粤Ian·2022-12-08 19:40

CS231n lecture 3 损失函数和优化

lecture3损失函数和优化文章目录lecture3损失函数和优化MulticlassSVMloss多分类SVM损失函数正则项RegularizationSoftmaxClassifier优化Optimization

QingYuAn_Wayne·2022-12-08 11:26

剪枝论文一（Network Slimming）

实现去掉权重较小的神经元的流程如下：1.sparsityregularization论文提出，在

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-12-08 09:07

Network slimming，一个比较好用的模型剪枝方法

本文方法其实比较简单：首先，使用L1regularization对BN层的scalingfactor

春枫琰玉·2022-12-08 08:49

神经网络中的Regularization和dropout

本文主要讲解神经网络中的正则化（Regularization）和Dropout，都是用了减小过拟合。正则化在机器学习领域中很重要。主要针对模型过拟合问题而提出来的。本文是观看麦子学院的视频整理而来。

这孩子谁懂哈·2022-12-07 18:55

深度学习笔记（八）—— 正则化[Regularization]

下面介绍几种可以控制神经网络的容量以防止过拟合（overfitting）的方法：1.L2regularization L2正则化可能是最常见的正则化形式。

zeeq_·2022-12-07 17:22

为什么神经网络很“深”以及需要如此多的神经元

版本彩色版文章目录为什么神经网络很“深”以及需要如此多的神经元whyusemorelayerswhymoreneuronsThesubtle(微妙的)reasonbehindlargenetworkswhyregularization

qy_zhizi·2022-12-07 17:18

全面讨论泛化 (generalization) 和正则化 (regularization) — Part 1

Physics-informedML模型泛化能力，是设计和评估一个机器学习or深度学习方法时无比重要的维度，所以我想通过一系列文章，与大家全面地讨论机器学习和深度学习中的泛化（generalization）/正则化（regularization

PaperWeekly·2022-12-07 17:42

改善深层神经网络第一周-Regularization（正则化）

RegularizationWelcometothesecondassignmentofthisweek.DeepLearningmodelshavesomuchflexibilityandcapacitythatoverfittingcanbeaseriousproblem

bxg1065283526·2022-12-07 17:42

神经网络中的正则化

1.Logisticregression2.Neuralnetwork“Frobeniusnorm”3.inverteddropoutAddingregularizationwilloftenhelpTopreventoverfittingproblem

lankuohsing·2022-12-07 17:41

初识神经网络（Neural Networks）——神经网络中的过拟合（Overfitting）和正则化（Regularization）

上一篇博客梳理了神经网络的一些重要概念和逻辑，本文将围绕神经网络中的过拟合和正则化展开。1.过拟合较多的隐藏层可以提取输入不同层次的特征，但是不是越多越好，会出现过拟合的问题（训练集的损失函数值很小，但是测试集的损失函数值很大）。以下是欠拟合、过拟合和理想状态的示意图：因此要找到过拟合和欠拟合中间泛化误差最小的那个阈值2.正则化的要义：正则化参数参数的同时，最小化训练误差。常见的通用模型公式如下：

Ivy_law·2022-12-07 17:08

总结神经网络中的正则化方法

正则化与过拟合在论文中，正则化用“regularization”表示，那为什么需要正则化呢？

发呆的半生少年·2022-12-07 12:48

解读FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

2001.07685官方代码：https://github.com/google-research/fixmatch主要贡献：（A+B=C的操作）1.主要结合了pseudolabel和consistencyregularization

dxz_tust·2022-12-07 01:13

NLP经典论文：TextCNN 笔记

笔记论文介绍模型结构整体模型输入输出整体流程流程维度输入层输入输出卷积层和ReLu激活输入输出过程maxpooling池化层输入输出全连接dropout层与softmax层输入输出过程训练过程优化目标预测过程文章部分翻译Abstract2Model2.1Regularization3DatasetsandExperimentalSetup3.1Hyperparamet

电信保温杯·2022-12-06 15:59

TensorFlow学习笔记4——正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在trainingdata上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据却不work。为了防止overfitting，可以用的方法有很多

你行你上天·2022-12-05 02:15

keras添加L1正则化，L2正则化和Dropout正则化及其原理

正则化(regularization)，是指在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。

Guapifang·2022-12-05 02:15

机器学习中使用正则化 L1范数和L2范数的原因

在机器学习中，损失函数后面通常都会添加一个额外项，用于防止过拟合提高算法的泛化能力，称为正则化惩罚（regularizationpenalty）。为什么要添加这一项呢？

会意·2022-12-05 02:45

深度学习中的正则化——L1、L2 和 Dropout

5.1Regularization实现了什么？6.dropout7.总结1.回顾：过拟合训练神经网络时最重要的方面之一是

点PY·2022-12-05 02:44

pytorch回归_PyTorch：用岭回归检查泰坦尼克号下沉

weshallusethisdatasetcontainingdataaboutpassengersfromtheTitanic.Basedonthisdata,wewilluseaRidgeRegressionmodelwhichjustmeansaLogisticRegressionmodelthatusesL2Regularizationfor

weixin_26713521·2022-12-05 02:07

Python实现Collaborative Representation Detector(CRD)高光谱异常检测算法

importscipy.ioassciofromscipy.linalgimportpinvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimedefCRD(mat,win_in,win_out,regularization

void0221·2022-12-03 15:11

[TinyML]NetAug:Network Augmentation for Tiny Deep Learning

NetworkAugmentationforTinyDeepLearningAbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkKnowledgedistillationRegularizationMethodsTinyDeepLearningSectionIIINetworkAugmentationPart1FormulationPart

黄小米吖·2022-12-03 00:41

深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力避免过拟合的方法有很多：earlystopping、数据集扩增（Dataaugmentation）、正则化（Regularization）包括L1、L2（L2regularization

Allen Chou·2022-12-02 23:43

深度学习之权重衰减——2020.27

一、方法权重衰减等价于范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较⼩，是应对过拟合的常⽤⼿段。我们先描述范数正则化，再解释它为何⼜称权重衰减。

慕木子·2022-12-02 23:43

5.3 Ridge 回归分析

岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，

大桃子技术·2022-12-02 05:49

机器学习、正则化（L1正则化、L2正则化）

正则化正则化1.正则化介绍2.常见正则化方法2.10范数2.2L1范数2.3L2范数2.4q-范数小结正则化1.正则化介绍正则化(Regularization）正则化是什么？

小葵向前冲·2022-12-02 01:18

【三维深度学习】多视角立体视觉模型R-MVSNet

R-MVSNet提出了一种基于递归方式的多视角重建方法，通过递归方式的代价空间正则化(costvolumregularization)来代替原本的3D代价空间，不但减少了内存消耗还提升了模型的精度和效率

hitrjj·2022-12-02 00:28

机器学习复习

的联系区别朴素贝叶斯逻辑回归和线性回归KNNKD树决策树随机森林GBDTShrinkage最小二乘法和随机森林的区别EMBaggingBoosting凸集凸函数daBoost分类回归的区别生成模型和判别模型的区别过拟合**正则化(Regularization

Annntn·2022-12-01 23:21

Improved Consistency Regularization for GANs

ImprovedConsistencyRegularizationforGANs最近的工作(Zhangetal.2020)通过在鉴别器上强制一致性代价，提高了生成对抗网络(gan)的性能。

weixin_37958272·2022-12-01 14:00

CONSISTENCY REGULARIZATION FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

CONSISTENCYREGULARIZATIONFORGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS众所周知，生成对抗网络(gan)很难训练，尽管有相当多的研究努力。

weixin_37958272·2022-12-01 14:30

【ACL 2021】基于一致性正则的跨语言微调方法

论文名称：ConsistencyRegularizationforCross-LingualFine-Tuning论文作者：郑博，董力，黄绍晗，王文辉，迟泽闻，SakshamSinghal，车万翔，刘挺

zenRRan·2022-12-01 14:59

一致性正则化, KL散度

一致性正则ConsistencyRegularization的主要思想是：对于一个输入，即使受到微小干扰，其预测都应该是一致的。机器学习模型也应该对这种扰动具有鲁棒性。

Stdleohao·2022-12-01 14:59

【日常分享】正则化（regularization）与归一化（normalization）

目录背景正则化（regularization）归一化（normalization）参考背景在平时看文章的时候，总会看到regularization或者normalization这种词汇，有时会弄不清楚这些含义

杨小浩浩hh·2022-12-01 14:29

[半监督学习] Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and SSL

虚拟对抗性损失被定义为每个输入数据点周围的条件标签分布对局部扰动的鲁棒性.与对抗训练不同,VAT方法在没有标签信息的情况下定义了对抗方向,因此适用于半监督学习.论文地址:VirtualAdversarialTraining:ARegularizationMethodforSupervisedandSemi-SupervisedLearning

码侯烧酒·2022-12-01 14:27

论文阅读 Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning

AdaptiveConsistencyRegularizationforSemi-SupervisedTransferLearning论文题目：自适应一致性正则化方法用于半监督迁移学习作者单位：百度大数据研究院作者

sigmoidAndRELU·2022-12-01 14:56

[总结] 半监督学习方法: 一致性正则化(Consistency Regularization)

模型容易过拟合.模型在受到微小扰动(噪声)后,预测结果会受相当程度的影响.为了减少过拟合现象,典型的监督学习中会添加一个新的损失项.在半监督学习中,同样存在一种正则化方法,即一致性正则化(ConsistencyRegularization

码侯烧酒·2022-12-01 14:26

Andrew-Ng-ML 吴恩达机器学习课后练习错题总结

Andrew-Ng-ML吴恩达机器学习课后练习错题总结4LinearRegressionwithMultipleVariables5Octave/MatlabTutorial6LogisticRegression7Regularization8NeuralNetworks

持续战斗状态·2022-12-01 07:34

2022：Transformer Decoders with MultiModal Regularization for Cross-Modal Food Retrieval

摘要近些年跨模态图像-配方检索得到了广泛的关注。我们提出一种新的检索框架，T-Food（用于跨模态食物检索的多模态正则化的Transformer解码器），使用一种新的正则化方案利用模态间的交互作用，在测试时只使用单模态编码器用于高效检索。我们还利用专门的配方编码器捕获配方实体间的内部依赖，并提出一种具有动态边缘的三重损失的变体，以适应任务的难度。最后，我们利用最近的VLP模型的力量用于图像编码器，

weixin_42653320·2022-11-30 19:50

Sparse regularization of tensor decompositions

-J.Kim,E.OllilaandV.Koivunen,"Sparseregularizationoftensordecompositions,"2013IEEEInternationalConferenceonAcoustics

m0_51414342·2022-11-30 13:56

Life Long Learning (LLL)

LifeLongLearningLifeLongLearningCatastrophicForgettingMulti-tasktrainingEvaluationResearchDirectionsSelectiveSynapticPlasticity(Regularization-basedApproach

连理o·2022-11-30 08:21

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